ResNet是一种残差网络，咱们可以把它理解为一个子网络，这个子网络经过堆叠可以构成一个很深的网络。咱们可以先简单看一下ResNet的结构，之后会对它的结构进行详细介绍。
那么可能会有小伙伴疑问，干嘛非要构建这么一个网络来堆叠出一个深层网络呢？干嘛不直接用卷积层对网络进行一个堆叠呢？
我们知道，网络越深，咱们能获取的信息越多，而且特征也越丰富。但是根据实验表明，随着网络的加深，优化效果反而越差，测试数据和训练数据的准确率反而降低了。这是由于网络的加深会造成梯度爆炸和梯度消失的问题。
目前针对这种现象已经有了解决的方法：对输入数据和中间层的数据进行归一化操作，这种方法可以保证网络在反向传播中采用随机梯度下降（SGD），从而让网络达到收敛。但是，这个方法仅对几十层的网络有用，当网络再往深处走的时候，这种方法就无用武之地了。
为了让更深的网络也能训练出好的效果，何凯明大神提出了一个新的网络结构——ResNet。这个网络结构的想法主要源于VLAD（残差的想法来源）和Highway Network（跳跃连接的想法来源）。
再放一遍ResNet结构图。要知道咱们要介绍的核心就是这个图啦！（ResNet block有两种，一种两层结构，一种三层结构）
残差：观测值与估计值之间的差。
这里H(x)就是观测值，x就是估计值（也就是上一层ResNet输出的特征映射）。
我们一般称x为identity Function，它是一个跳跃连接；称F(x)为ResNet Function。
那么咱们要求解的问题变成了H(x) = F(x)+x。
现在大家已经理解了为啥只要用F(x)+x来表示H(x)了吧！
它的公式也相当简单（这里给出两层结构的）：a[l+2]=Relu(Wl+2
注意：如果残差映射(F(x))的结果的维度与跳跃连接(x)的维度不同，那咱们是没有办法对它们两个进行相加操作的，必须对x进行升维操作，让他俩的维度相同时才能计算。
升维的方法有两种：
- 全0填充；
- 采用1*1卷积。
最后的实验结果表明，ResNet在上百层都有很好的表现，但是当达到上千层了之后仍然会出现退化现象。不过在2016年的Paper中对ResNet的网络结构进行了调整，使得当网络达到上千层的时候仍然具有很好的表现。有兴趣的小伙伴可以自己瞅瞅论文。
做完汇报之后，老师向我提出了一个问题，不知道有没有童鞋知道答案：
1.既然采用了残差结构，为什么当层数达到103的数量级时，会出现退化问题？
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